Technical Architect (Kotlin, Java, Spring Boot, AI)

IoC container của Spring tạo và quản lý các bean, rồi "tiêm" phụ thuộc vào class cần dùng, thay vì class tự new. Nhờ vậy code ít phụ thuộc cứng, dễ thay implementation và dễ test.

Constructor injection được khuyên dùng vì:

• Field có thể là final, object luôn ở trạng thái đầy đủ sau khi tạo.
• Test unit không cần Spring: chỉ cần new OrderService(mockRepo).
• Constructor quá nhiều tham số là dấu hiệu class đang ôm nhiều việc.
• Class chỉ có một constructor thì không cần ghi @Autowired.

Nên nói thêm về scope: mặc định bean là singleton (một instance cho cả context), ngoài ra có prototype, request, session.

Hay sai: để state thay đổi được (ví dụ biến đếm, list) trong bean singleton. Nhiều request chạy song song sẽ dùng chung và gây race condition.

Spring tạo proxy bao quanh bean. Khi gọi method có @Transactional qua proxy, proxy mở transaction, gọi method thật, rồi commit hoặc rollback.

Những lý do hay gặp khiến nó "không ăn":

• Self-invocation: method A trong cùng class gọi this.b() có @Transactional, lời gọi không đi qua proxy.
• Method là private hoặc final: proxy không chặn được lời gọi.
• Mặc định chỉ rollback với unchecked exception và Error. Checked exception vẫn commit, trừ khi khai báo rollbackFor = Exception.class.
• Exception bị catch và nuốt bên trong method.

Nên biết thêm propagation (REQUIRED, REQUIRES_NEW) và readOnly = true cho các truy vấn chỉ đọc.

Người phỏng vấn muốn nghe: bạn giải thích được bằng cơ chế proxy, không chỉ liệt kê lỗi.

N+1 xảy ra khi bạn lấy N bản ghi bằng 1 query, rồi mỗi lần truy cập quan hệ lazy lại phát sinh thêm 1 query. Ví dụ lấy 100 đơn hàng, rồi gọi order.getCustomer() trong vòng lặp là thành 101 query.

Cách xử lý:

• JOIN FETCH trong JPQL: select o from Order o join fetch o.customer.
• @EntityGraph(attributePaths = "customer") trên method của repository.
• @BatchSize hoặc hibernate.default_batch_fetch_size để gom lazy load thành câu IN (...).
• Với màn hình chỉ đọc, trả thẳng DTO projection thay vì entity.

Phát hiện bằng cách bật log SQL (spring.jpa.show-sql hoặc log của Hibernate) khi dev, hoặc dùng thống kê của Hibernate.

Hay sai: đổi sang FetchType.EAGER cho xong. Cách này chỉ đổi chỗ lỗi và làm mọi truy vấn khác nặng hơn. Fetch join nhiều collection cùng lúc cũng dễ gây tích Descartes.

Swift concurrency đưa bất đồng bộ vào ngôn ngữ, cùng với kiểm tra data race lúc biên dịch (chặt hơn từ Swift 6).

• async/await: viết code bất đồng bộ tuần tự, thay cho completion handler lồng nhau.
• Task { } tạo tác vụ mới; async let và TaskGroup chạy song song có cấu trúc. Task hỗ trợ huỷ hợp tác qua Task.checkCancellation().
• actor: kiểu tham chiếu mà trạng thái bên trong chỉ được truy cập tuần tự, tránh data race. Gọi từ ngoài phải await.
• @MainActor: đảm bảo code chạy trên main thread, dùng cho ViewModel và UI.
• Sendable: đánh dấu kiểu an toàn khi chuyển giữa các vùng concurrency.

@MainActor final class ProfileViewModel: ObservableObject {
    @Published var user: User?
    func load() async { user = try? await api.fetchUser() }
}

Hay sai: actor reentrancy: sau mỗi await, trạng thái của actor có thể đã bị thay đổi.

Mục tiêu chung là tách UI khỏi logic để dễ test và dễ bảo trì.

• MVC: dễ bắt đầu nhưng trên iOS UIKit thường thành "Massive View Controller".
• MVVM: ViewModel giữ state và logic, View chỉ quan sát và hiển thị. Hợp tự nhiên với SwiftUI, Jetpack Compose (ViewModel + StateFlow) và Flutter.
• MVI / Unidirectional data flow: một state bất biến duy nhất cho màn hình, UI gửi intent, reducer tạo state mới. Dễ debug, hợp với UI khai báo.
• Clean Architecture: chia layer presentation / domain / data, repository che giấu nguồn dữ liệu (API, cache, DB).

Người phỏng vấn muốn nghe: lý do chọn kiến trúc cho dự án cụ thể. App nhỏ không cần đủ use case và mapper ở mọi tầng; app lớn nhiều team thì nên chia module theo tính năng.

Hallucination là khi mô hình sinh ra nội dung nghe hợp lý nhưng sai hoặc không có căn cứ. Không loại bỏ hoàn toàn được, chỉ giảm và kiểm soát.

• Cung cấp ngữ cảnh đúng qua RAG, yêu cầu chỉ trả lời dựa trên nguồn và trích dẫn.
• Cho phép và khuyến khích trả lời "không đủ thông tin".
• Dùng đầu ra có cấu trúc (JSON schema) và kiểm tra hợp lệ bằng code.
• Với số liệu, tra cứu hoặc tính toán qua tool/API thay vì để mô hình tự nhớ.
• Kiểm tra sau sinh: đối chiếu câu trả lời với nguồn.
• Thiết kế UX hiển thị nguồn; tác vụ rủi ro cao có người duyệt.

Người phỏng vấn muốn nghe: đo tỷ lệ hallucination bằng bộ đánh giá, không chỉ dựa vào cảm giác.

Hai vùng chính: stack (mỗi thread một stack, chứa biến cục bộ và tham chiếu) và heap (chứa object, dùng chung). Ngoài ra có Metaspace chứa thông tin class.

• GC tìm các object không còn được tham chiếu từ "GC roots" (biến trên stack, field static...) và thu hồi.
• Heap chia theo thế hệ: object mới nằm ở young generation, sống lâu thì được chuyển lên old generation.
• G1 là GC mặc định; ZGC hợp khi cần pause rất ngắn với heap lớn.

Java vẫn leak khi object không dùng nữa mà vẫn còn tham chiếu:

• Cache hoặc static Map chỉ thêm, không bao giờ xoá.
• ThreadLocal không remove() trong thread pool.
• Listener đăng ký mà không huỷ.

Người phỏng vấn muốn nghe: phân biệt được OutOfMemoryError: Java heap space với lỗi Metaspace, và biết dùng heap dump để tìm ai đang giữ object.

Virtual thread là thread nhẹ do JVM quản lý, được gắn lên một số ít platform thread (carrier). Khi gặp I/O blocking, nó nhả carrier để chạy việc khác, nên bạn có thể có hàng trăm nghìn thread mà vẫn viết code blocking dễ đọc.

try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
    ids.forEach(id -> executor.submit(() -> callApi(id)));
}

• Hợp với tải nhiều I/O (gọi DB, HTTP). Không giúp gì với tác vụ nặng CPU.
• Spring Boot 3.2+ bật bằng spring.threads.virtual.enabled=true.
• Không đưa virtual thread vào pool: tạo mới cho mỗi task là cách dùng đúng.
• Giới hạn tài nguyên (connection pool DB) vẫn là giới hạn thật; dùng Semaphore nếu cần.
• Trên Java 21, blocking bên trong synchronized có thể "pin" carrier; các bản JDK mới hơn đã cải thiện. Cẩn thận với ThreadLocal chứa object lớn.

Người phỏng vấn muốn nghe: virtual threads tăng throughput, không làm từng request nhanh hơn.

Race condition xảy ra khi nhiều thread đọc-sửa-ghi cùng dữ liệu mà không đồng bộ. Mỗi công cụ giải quyết một phần:

• volatile: đảm bảo visibility (thread khác thấy giá trị mới nhất), nhưng không làm count++ thành atomic.
• synchronized: vừa loại trừ lẫn nhau vừa đảm bảo visibility (quan hệ happens-before).
• ReentrantLock: như synchronized nhưng có tryLock với timeout, lock có thể ngắt, nhiều Condition.
• AtomicInteger/LongAdder: đếm không cần lock.
• ConcurrentHashMap: thread-safe với độ tranh chấp thấp. Dùng compute/merge/putIfAbsent cho thao tác kép, đừng get rồi put.

Hay sai: dùng Collections.synchronizedMap rồi duyệt map mà không lock, hoặc kiểm tra if (!map.containsKey(k)) map.put(k, v) trên map đồng thời: hai bước riêng lẻ vẫn bị chen ngang. Cách tốt nhất vẫn là giảm state dùng chung (object bất biến, mỗi thread một bản).

Trả lời thẳng thắn và cân bằng: sẵn sàng khi thật sự cần, nhưng không coi OT kéo dài là bình thường.

Câu mẫu: "Em sẵn sàng làm thêm khi có việc gấp như sự cố production hay trước một đợt release quan trọng. Nhưng nếu OT diễn ra thường xuyên, em nghĩ cần xem lại cách estimate hoặc phạm vi, và em sẽ chủ động nêu điều đó với team. Em cũng muốn hỏi thêm: ở team mình OT thường xảy ra trong trường hợp nào và được tính như thế nào ạ?"

Đây cũng là lúc bạn tìm hiểu ngược: OT có được trả lương hoặc nghỉ bù theo quy định không, tần suất ra sao. Câu trả lời của họ cho bạn biết nhiều về văn hoá công ty.

Hay sai: hứa "OT thoải mái" để lấy điểm, rồi vào làm mới thấy không chịu nổi.